密度サポートベクターマシンによる紙幣の別

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS14027

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2014/09/25

タイトル(英語): Applying Density Based SVM for Banknote Classification

著者名: ナザリー ザハラ(琉球大学),姜 東植(琉球大学)

著者名(英語): NAZARI ZAHRA(university of the Ryukyus),Kang Dongshik(University of the Ryukyus)

キーワード: 密度|識別|疲弊紙幣|音響信号|外れ値|Density|SVM|classification|outliers|banknote classification

要約(日本語): 学習データの分布密度を考慮したサポートベクターマシンを提案する。また、音響信号による紙幣の新札と疲弊札の識別問題に応用し、本手法の有効性を示す。

要約(英語): In this paper the Nonlinear Density based SVM will be introduced and will be applied to the Bill Classification.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,010 Kバイト